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Technology

Smarte Sortieranlagen

KI-gestützte Sensorik und Automatisierung steigern Recyclingquoten, Materialqualität und Effizienz moderner Abfall- und Wertstoffsortierung.
Date:

Technology Check

Technology Readiness Level (TRL)

How ready is the technology?
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Market Readiness

When will the technology be ready for the market?
Heute
2030
2035
2040

Scope

In which scope according to the GHG Protocol does the technology operate?
1
2
3

Economic Efficiency

What is the ratio of financial investment to generated benefit?
€€
€€€

Potential reduction in environmental impact

How much can the negative environmental impact be reduced by using this technology compared to conventional methods?
Groß Mittel Klein

Definition und Wirk-/Funktionsprinzip

Smarte Sortieranlagen werden typischerweise in der Abfallaufbereitung eingesetzt. Besonders bei Wertstoffsortiersystemen ist es wichtig, eine gute Trennung verschiedener Materialien zu erreichen, um den Wert der Rohstoffe auch nach der Aufbereitung zu erhalten. Moderne Sortieranlagen nutzen Mittel der Digitalisierung und sind mit diversen Sensoren wie NIR-Spektrometer, Kameras mit hyperspektralen Abbildungen oder auch Röntgenkameras ausgestattet. In Kombination mit KI-gesteuerter Datenverarbeitung und Bildanalyse erlaubt das eine sehr schnelle Bewertung der verschiedenen Abfallkomponenten. Eine Trennung der Abfälle kann dann durch pneumatische Düsen, Klappen oder auch Roboterarme erfolgen. Dies erlaubt eine sehr effiziente Sortierung von Abfällen und kann sowohl für die Kunststoffsortierung als auch für die Sortierung von Elektronik-, Batterie- oder Bau- und Abbruchabfällen eingesetzt werden.

KI-gestützte Abfalltrennung - Visualisierung
KI-gestützte Abfalltrennung - Visualisierung (KI-Trainingszentrum. https://ki-trainingszentrum.com/intelligente-sortieranlagen-fuer-nachhaltige-kreislaufwirtschaft/)

SWOT analysis

What are the current strengths and weaknesses of the technology? What external developments (opportunities, risks) influence the technology?

Strengths

  • Technologie hat eine hohe Effizienz und Genauigkeit, die sich positiv auf die Qualität der Rezyklate und die Recyclingquoten auswirkt
  • Automatisierung erlaubt höheren Durchsatz und Unabhängigkeit von Personalmangel
  • Skalierbarkeit für weitere Materialien ist gegeben
  • Prozessoptimierungen auf Basis von Echtzeitdaten können mit KI-Modellen wie Machine Learning durchgeführt werden

Weaknesses

  • Digitalisierung von Sortieranlagen ist mit hohen Investkosten verbunden und lohnt sich häufig nur bei Wertstoffen
  • Nachrüsten von Bestandsanlagen kann komplex werden
  • Betriebs- und Wartungskosten höher als bei konventionellen Sortieranlagen
  • Nutzen ist abhängig von der Datenqualität und den richtigen KI-Modellen

Opportunities

  • Regulatorische Anforderungen an Recyclingquoten steigen kontinuierlich und unterstützen die Verbreitung der Technologie
  • Gesammelte Daten bilden die Grundlage für den digitalen Produktpass und können bei der Verwendung der Rezyklate berücksichtigt werden
  • Kontinuierliche Erweiterung in neue Branchen und Anwendungen durch erweiterbare KI-Modelle

Threats

  • Abfallzusammensetzung kann die Sortierleistung beeinflussen 
  • Rohstoffpreise von Neuwaren können die Wirtschaftlichkeit des Recyclings negativ beeinflussen
  • Komplexität und Kosten stellen ein Hemmnis für viele Betreiber von Recyclinganlagen dar

Erfolgsbeispiele

  • In Baden-Württemberg umgesetzt: Müllsortieranlage mit Künstlicher Intelligenz bei der Firma Korn Recycling GmbH in Albstadt. 
    Zum Erfolgsbeispiel
  • Saubermacher arbeitet gemeinsam mit Forschungspartnern aus Industrie und Wissenschaft an der Entwicklung eines automatisierten und KI-gestützten Sortiersystems für Alttextilien. Das Beispiel aus Österreich zeigt, wie die smarte Sortierung auf weitere Branchen übertragen werden soll. Dies ist aufgrund der biegeschlaffen Beschaffenheit in der Handhabung eine besondere Herausforderung. 
    Zum Erfolgsbeispiel

Technology providers

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